Gen-2

笔魂AI是一款以自主研发的HanVision国产大模型为核心的AI绘画设计创新工具，您仅需简单文本输入，即可发挥无限创意，旨在满足商业和娱乐用途的多样化绘画需求，提供高效且高质量的图像生成服务。

Vidu是什么Vidu是由生数科技与清华大学联合发布的中国首个长时长、高一致性、高动态性AI视频生成大模型。基于原创的 Diffusion 与 Transformer 融合的 U-ViT 架构，能一键生成长达 32 秒、分辨率高达 1080P 的高清视频，支持多镜头视角切换、时空连贯性以及丰富的超现实内容创作。Vidu AI 深入理解中国元素，可生成具有中国文化特色的画面。Vidu的主要功能文本转视频：用户只需输入文字描述，Vidu AI 能将其转化为生动的视频内容。图片转视频：上传静态图片后，Vidu AI 可将其动态化，生成具有动画效果的视频。参考视频生成：用户可上传参考视频或图片，Vidu AI 能根据其风格、主体特征生成一致性的视频。多主体一致性：支持在视频中保持多个主体的一致性，适用于复杂场景的创作。高质量视频输出：可生成长达 16 秒、分辨率高达 1080P 的高清视频。动态场景捕捉与物理模拟：能够生成复杂的动态场景，模拟真实世界的光影效果和物体物理行为。丰富的创意生成：基于文本描述，可创造出充满想象力的超现实场景。智能超清功能：对已生成的视频进行自动修复和清晰度提升。丰富的参数配置：用户可自定义视频的风格、时长、清晰度、运动幅度等。多镜头生成：支持生成包含远景、近景、中景、特写等多种镜头的视频，有丰富的视角和动态效果。中国元素理解：能理解并生成具有中国特色的元素，如熊猫、龙等，丰富文化表达。快速推理速度：实测生成4秒视频片段只需约30秒，提供行业领先的生成速度。风格多样：支持多种视频风格，包括写实和动漫风格，满足不同用户需求。Vidu的技术原理Diffusion技术：Diffusion是一种生成模型技术，通过逐步引入噪声并学习如何逆转这个过程来生成高质量的图像或视频。Vidu利用Diffusion技术生成连贯且逼真的视频内容。Transformer架构：Transformer是一种深度学习模型，最初用于自然语言处理任务，因其强大的性能和灵活性，后来被广泛应用于计算机视觉等领域。Vidu结合了Transformer架构来处理视频数据。U-ViT架构：U-ViT是Vidu技术架构的核心，是一种将Diffusion与Transformer融合的创新架构。U-ViT由生数科技团队提出，是全球首个此类融合架构，它结合了Diffusion模型的生成能力和Transformer模型的感知能力。多模态扩散模型UniDiffuser：UniDiffuser是生数科技基于U-ViT架构开发的多模态扩散模型，验证了U-ViT架构在处理大规模视觉任务时的可扩展性。长视频表示与处理技术：Vidu在U-ViT架构的基础上，进一步突破了长视频表示与处理的关键技术，Vidu能够生成更长、更连贯的视频内容。贝叶斯机器学习：贝叶斯机器学习是一种统计学习方法，通过贝叶斯定理来更新模型的概率估计。Vidu在开发过程中，团队利用了贝叶斯机器学习的技术来优化模型性能。如何使用Vidu注册和登录：访问Vidu的官方网站（vidu.cn），注册账号并登录。选择生成模式：在页面上选择“文生视频”或“图生视频”模式。文生视频（Text-to-Video）：用户输入文本描述，Vidu根据文本内容生成视频。适合从零开始创造视频内容。图生视频（Image-to-Video）：用户上传图片，Vidu基于图片内容生成视频。有两种子模式：>”参考起始帧”：使用上传的图片作为视频的起始帧，并基于此生成视频。“参考人物角色”：识别图片中的人物，并在生成的视频中保持该人物的一致性。输入文本或上传图片：对于文生视频，输入详细的描述性文本，包括场景、动作、风格等。对于图生视频，上传一张图片，并选择相应的生成模式。调整生成参数：根据需要调整视频的时长、分辨率、风格等参数。生成视频：点击生成按钮，Vidu将处理输入的文本或图片，开始生成视频。Vidu的适用人群视频制作人员：包括电影制作人、广告创意人员、视频编辑等，可以利用Vidu快速生成创意视频内容。游戏开发者：在游戏设计中需要生成逼真的动态背景或剧情动画的游戏开发者。教育机构：教师和教育技术公司可以利用Vidu制作教育视频、模拟教学场景或科学可视化内容。科研人员：科研领域中的研究人员可以使用Vidu模拟实验场景，帮助展示和理解复杂概念。内容创作者：社交媒体影响者、博客作者和独立视频制作者可以利用Vidu生成有吸引力的视频内容。

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GPT-4介绍GPT-4（Generative Pre-trained Transformer）是 OpenAI 开发的自然语言处理模型 GPT 家族中的第四个版本，该模型依靠强大的神经网络来理解和生成类似人类的语言。 如何免费使用GPT-4？不开会员的6种方法 目前官方版的GPT-4仅能通过ChatGPT Plus付费会员才能使用，免费版的ChatGPT无法使用最新的GPT-4，而Plus版本需要每个月花费20美元来订阅，并且国内付款非常困... AI教程 2年前 (2023) GPT-4 通过使用被称为「转换器（Transformer）」的特殊架构来帮助软件理解单词的含义以及它们在句子中的组合方式。通俗来讲，Transformer帮助计算机找出如何将所有的词以正确的顺序放在一起，使之有意义。之所以采用这样的方法，是因为该模型已经在一个巨大的数据集上进行了训练，其中包括来自不同来源的文本，如书籍、文章和网站。这种训练使 GPT-4 模型能够进行类似人类的对话，并产生看似有意义的回应。不过虽然 GPT-4 创造的文本和回应读起来像人，但它远远不是有意识的智能，离通用人工智能还有距离。GPT-4的工作原理GPT-4通过与其前身（GPT-3.5）相同的基本流程工作，但规模更大，以下是其主要的工作原理：Transformer架构： GPT-4是使用一种叫做「Transformer」的设计来构建的，这些转换器就像超级智能机器，能够理解一句话中哪些词是重要的，以及它们之间的关系。大规模的预训练： GPT-4从大量的文本中学习，如书籍、网站和文章，这样一来，它就能更好地理解语言模式、语法和事实。微调（Fine-tuning）： 在从大量文本中学习后，GPT-4会在特定的任务中接受训练，如回答问题或理解文本中的情感，这有助于它在处理这些任务时变得更加出色。分词（Tokenization）： GPT-4将文本分解成更小的部分，称为「tokens」，这些token可以是单词或单词的一部分，这有助于它处理不同的语言并理解词语的含义。上下文窗口（Context window）： GPT-4有一个限制，即它可以一次查看多少个token。这个限制有助于它理解语境和单词之间的关系，但这也意味着它不一定能理解很长的句子或段落。概率分布和抽样： 当GPT-4生成文本时，它根据模型认为每个词的可能性的大小来猜测下一个词。然后，它从这些猜测中挑选出一个词，使其够创造出多样化和有趣的句子。细粒度控制（Fine-grained control）： GPT-4可以通过使用特殊提示或调整其设置等技巧，引导它给出特定类型的答案或文本，以帮助从该模型中获得我们想要的结果。ChatGPT和GPT-4的区别ChatGPT 和 GPT-4 并不是同一回事，ChatGPT 是基于 GPT-3.5 和 GPT-4 模型的，专门为对话式人工智能应用而设计的，比如根据用户输入生成类似人类的文本回复。而GPT-4指的是GPT系列大语言模型的当前版本——驱动ChatGPT的引擎。ChatGPT提供的输出读起来更自然，GPT-4更强大，在输入/输出方面可以处理更多文本。GPT-4可以免费访问吗？这个问题的答案：是也不是。用户可以通过ChatGPT、New Bing等软件访问GPT-4，这些平台使用GPT-4来生成内容并与用户互动。然而，GPT-4只有在ChatGPT Plus付费计划下才能使用，或者作为开发者建立应用程序和服务的API。New Bing（新必应）可以每天免费有限次数使用GPT-4驱动的AI聊天，而独立用户在这些人工智能聊天机器人平台之外没有机会使用GPT-4。

Auto-GPT是一个实验性开源应用程序，展示了GPT-4语言模型的真正潜力，GitHub上超10万人星标。该程序由 GPT-4 驱动，将LLM大语言模型思维链接在一起，以自主实现你设定的任何目标。作为GPT-4完全自主运行的首批例子之一，Auto-GPT突破了人工智能的极限，距离AGI通用人工智能又近了一步。大家注意甄别autogpt.net不是其官方网站，agpt.co才是。

腾讯混元AI视频是什么腾讯混元AI视频是腾讯推出的强大的AI视频生成工具，具备高度的创新性和实用性。用户可以通过平台生成高质量的视频内容，支持创意视频制作、特效生成，动画与游戏开发，满足多样化的需求。用户可以通过上传一张图片进行简短描述，让图片动起来生成5秒的短视频。支持对口型、动作驱动和背景音效自动生成等功能。能根据文本提示生成相应的视频内容。在画质、物体运动、镜头切换等方面表现出色，能理解和遵循复杂的提示词，生成具有大片质感的视频。腾讯混元AI视频的主要功能图生视频生成：用户上传一张图片并输入简短描述，平台可将静态图片转化为5秒的短视频，同时支持自动生成背景音效。文生视频生成：根据文本提示生成相应的视频内容，支持多语言输入，能理解和生成中文和英文视频。音频驱动功能：用户上传人物图片并输入文本或音频，模型能精准匹配嘴型，让图片中的人物“说话”或“唱歌”。动作驱动功能：用户上传图片后选择动作模板，模型可让图片中的人物完成跳舞、挥手等动作。多镜头生成与自然转场：能根据文本提示生成多个镜头，并实现镜头之间的自然切换。高质量视频输出：支持2K高清画质，适用于写实、动漫和CGI等多种角色和场景。如何使用腾讯混元AI视频访问官网：访问腾讯混元AI视频的官方网站。注册/登录：点击“登录”，输入相应的账号信息并完成登录。开始创作：登录后，进入创作页面，选择“图生视频”或“文生视频”等功能。图生视频：上传一张图片，输入简短描述，平台将生成5秒的短视频，同时支持自动生成背景音效。文生视频：输入文本提示词，平台会根据文本生成相应的视频内容，支持多语言输入，可生成高清画质的视频。调整参数（可选）：风格：选择视频的风格（如写实、动漫、CGI等）。镜头运动：设置镜头的运动方式（如平移、旋转等）。物体运动：指定物体的动作（如跳舞、挥手等）。分辨率：选择生成视频的分辨率（如高清、标清等）。生成视频：点击“生成”按钮，等待平台完成视频生成。下载视频：生成完成后，可以下载生成的视频到本地。使用腾讯云API接口（开发者）申请API接口：企业和开发者可以通过腾讯云申请API接口。开发集成：根据腾讯云提供的API文档，将混元AI视频生成能力集成到自己的应用或服务中，实现更高效的视频生成和定制化开发。本地部署（高级用户）环境准备：硬件要求：NVIDIA显卡，支持CUDA，最低60GB显存（生成720p视频），推荐80GB显存。操作系统：Linux（官方测试环境）。CUDA版本：推荐CUDA 11.8或12.0。克隆源码：访问Github仓库克隆代码。安装依赖：安装所需的环境依赖。下载预训练模型：从官方提供的链接下载预训练模型文件。运行推理：使用平台提供的脚本运行模型，生成视频。腾讯混元AI视频的应用场景短视频创作：用户可以通过上传图片或输入文本描述，快速生成个性化的短视频内容，用于社交媒体分享。例如，输入一段描述“一位中国美女穿着汉服，头发随风飘扬，背景是张家界”，即可生成相应的视频。动画制作：能够生成具有连贯动作和丰富场景的动画视频，支持多种风格，如写实、动漫、CGI等，适用于动画短片、动画广告等创作。比如生成“一只戴红围巾的企鹅在花海散步”的动画场景。特效制作：可以生成各种特效视频，如科幻场景、魔法效果、粒子特效等，为影视、游戏等提供特效素材。广告宣传：根据产品或服务的特点，生成吸引人的广告视频，提升广告的吸引力和效果。

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Gemma是什么Gemma是由谷歌DeepMind和谷歌的其他团队开发的一系列轻量级、先进的开放AI模型，基于与Gemini模型相同的技术，旨在帮助开发者和研究人员构建负责任的AI应用。Gemma模型系列包括两种权重规模的模型：Gemma 2B 和 Gemma 7B，提供预训练和指令微调版本，支持多种框架，如JAX、PyTorch和TensorFlow，以在不同设备上高效运行。6月28日，第二代模型Gemma 2已发布。Gemma的官方入口Gemma的官网主页：https://ai.google.dev/gemma?hl=zh-cnGemma的Hugging Face模型：https://huggingface.co/models?search=google/gemmaGemma的Kaggle模型地址：https://www.kaggle.com/models/google/gemma/code/Gemma的技术报告：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemma/gemma-report.pdf官方PyTorch实现GitHub代码库：https://github.com/google/gemma_pytorchGemma的Google Colab运行地址：https://colab.research.google.com/github/google/generative-ai-docs/blob/main/site/en/gemma/docs/lora_tuning.ipynbGemma的主要特性轻量级架构：Gemma模型设计为轻量级，便于在多种计算环境中运行，包括个人电脑和工作站。开放模型：Gemma模型的权重是开放的，允许用户在遵守许可协议的情况下进行商业使用和分发。预训练与指令微调：提供预训练模型和经过指令微调的版本，后者通过人类反馈强化学习（RLHF）来确保模型行为的负责任性。多框架支持：Gemma支持JAX、PyTorch和TensorFlow等主要AI框架，通过Keras 3.0提供工具链，简化了推理和监督微调（SFT）过程。安全性与可靠性：在设计时，Gemma遵循Google的AI原则，使用自动化技术过滤训练数据中的敏感信息，并进行了一系列安全评估，包括红队测试和对抗性测试。性能优化：Gemma模型针对NVIDIA GPU和Google Cloud TPUs等硬件平台进行了优化，确保在不同设备上都能实现高性能。社区支持：Google提供了Kaggle、Colab等平台的免费资源，以及Google Cloud的积分，鼓励开发者和研究人员利用Gemma进行创新和研究。跨平台兼容性：Gemma模型可以在多种设备上运行，包括笔记本电脑、台式机、物联网设备和云端，支持广泛的AI功能。负责任的AI工具包：Google还发布了Responsible Generative AI Toolkit，帮助开发者构建安全和负责任的AI应用，包括安全分类器、调试工具和应用指南。Gemma的技术要点模型架构：Gemma基于Transformer解码器构建，这是当前自然语言处理（NLP）领域最先进的模型架构之一。采用了多头注意力机制，允许模型在处理文本时同时关注多个部分。此外，Gemma还使用了旋转位置嵌入（RoPE）来代替绝对位置嵌入，以减少模型大小并提高效率。GeGLU激活函数取代了标准的ReLU非线性激活，以及在每个Transformer子层的输入和输出都进行了归一化处理。训练基础设施：Gemma模型在Google的TPUv5e上进行训练，这是一种专为机器学习设计的高性能计算平台。通过在多个Pod（芯片集群）上进行模型分片和数据复制，Gemma能够高效地利用分布式计算资源。预训练数据：Gemma模型在大量英语数据上进行预训练（2B模型大约2万亿个token的数据上预训练，而7B模型则基于6万亿个token），这些数据主要来自网络文档、数学和代码。预训练数据经过过滤，以减少不想要或不安全的内容，同时确保数据的多样性和质量。微调策略：Gemma模型通过监督式微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）进行微调。这包括使用合成的文本对和人类生成的提示响应对，以及基于人类偏好数据训练的奖励模型。安全性和责任：Gemma在设计时考虑了模型的安全性和责任，包括在预训练阶段对数据进行过滤，以减少敏感信息和有害内容的风险。此外，Gemma还通过了一系列的安全性评估，包括自动化基准测试和人类评估，以确保模型在实际应用中的安全性。性能评估：Gemma在多个领域进行了广泛的性能评估，包括问答、常识推理、数学和科学问题解答以及编码任务。Gemma模型与同样规模或更大规模的开放模型进行了性能对比，在MMLU、MBPP等18个基准测试中，有11个测试结果超越了Llama-13B或Mistral-7B等模型。开放性和可访问性：Gemma模型以开源的形式发布，提供了预训练和微调后的检查点，以及推理和部署的开源代码库。这使得研究人员和开发者能够访问和利用这些先进的语言模型，推动AI领域的创新。常见问题Gemma一词的含义是什么？Gemma在拉丁语中的意思是“宝石”。Gemma是开源的吗？Gemma是开源开放的大模型，用户可在Hugging Face查看和下载其模型。Gemma模型的参数量是多少？Gemma目前提供20亿和70亿参数量的模型，后续还会推出新的变体。